Всегда говорит «Нет активных панелей для текущего набора данных» при активации Tensorboard - PullRequest
Новая
       5

Всегда говорит «Нет активных панелей для текущего набора данных» при активации Tensorboard

0 голосов
/ 23 июня 2019

Я использую Python 3.7.3 в системе MacOS в среде Anaconda. Там были установлены Tensorflow (1.14.0), Matplotlib (3.1.0) и другие модули, и все работало нормально. Я написал следующие коды и запустить его. 


import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def add_layer(inputs, inputs_size, outputs_size,activation_function = None):
    with tf.name_scope('layer'):
        with tf.name_scope('weight'):
            Weights = tf.Variable(tf.random.normal([inputs_size, outputs_size]))        
        with tf.name_scope('biase'):
            biases = tf.Variable(tf.zeros([1,outputs_size])+0.1)
        with tf.name_scope('wx_plus_b'):
            Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
        if activation_function == None:outputs = Wx_plus_b
        else: outputs = activation_function(Wx_plus_b)
        return outputs

'''
multiple lines omitted here
'''

writer = tf.compat.v1.summary.FileWriter("logs/",sess.graph)

Я вижу локальный файл с именем 

"events.out.tfevents.1561289962.Botaos-MacBook-Pro.local"

сгенерировано в папке "logs /". Я открыл терминал и перешел на эту папку с активированной средой Anaconda. Затем я набрал 

"python -m tensorboard.main --logdir=‘logs/‘ --host localhost --port 6006"

и получил ответ 

TensorBoard 1.14.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

Тогда, независимо от того, что я использую safari или chrome, чтобы открыть "http://localhost:6006/",, там всегда ничего не отображается, кроме" Нет активных панелей для текущего набора данных ". введите описание изображения здесь На самом деле я также пробовал другие рекомендации, такие как 

python -m tensorboard.main --logd logs --host localhost --port 6006


python -m tensorboard.main --logd logs --host localhost --port 6006

Но разницы нет.

Исходные коды следующие: 

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def add_layer(inputs, inputs_size, outputs_size,activation_function = None):
    with tf.name_scope('layer'):
        with tf.name_scope('weight'):
            Weights = tf.Variable(tf.random.normal([inputs_size, outputs_size]))        
        with tf.name_scope('biase'):
            biases = tf.Variable(tf.zeros([1,outputs_size])+0.1)
        with tf.name_scope('wx_plus_b'):
            Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
        if activation_function == None:outputs = Wx_plus_b
        else: outputs = activation_function(Wx_plus_b)
        return outputs
x_data = np.linspace(-1,1,300,dtype = np.float32)[:,np.newaxis] 
noise = np.random.normal(0,0.05,x_data.shape).astype(np.float32)    
y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise

with tf.name_scope('inputs'):
    xs = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,1],name='x_in')
    ys = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,1],name='y_in')

l1 = add_layer(xs, 1, 10, tf.nn.relu) 

prediction = add_layer(l1, 10, 1, None)

with tf.name_scope('loss'):
    loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(prediction - ys),reduction_indices=[1])) #no need to do tf.sum() as in link.                  #tf.reduce_mean()
with tf.name_scope('train'):
    train_step = tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)


sess = tf.compat.v1.Session()

writer = tf.compat.v1.summary.FileWriter("logs/",sess.graph)
sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())

1 Ответ

0 голосов
/ 25 июня 2019

Мне кажется, проблема в том, что вы пытаетесь найти каталог журналов, пока вы уже находитесь в каталоге журналов.

попробуйте выполнить: tenorboard --logdir logs

из каталога, содержащего каталоги журналов.

...